Effizienter Algorithmus für den Zusammenhang zwischen Neuronen
Posted: 14 Sep 2025, 11:57
Ich experimentiere mit einem neuen Konzept eines vernetzten neuronalen Netzwerks. Jedes Neuron ist eine Funktion mit Eingängen und einem Ausgang. Verbindungen zwischen kompatiblen Typen können zulässig sein, d. H. Ein Neuron mit einer Int -Ausgabe kann mit einem Int -Eingang mit einer int -Eingabe eine Verbindung herstellen. Dann habe ich eine andere "Associate" -Funktion, die nach möglichen Verbindungen sucht, die auf einem bestimmten Wert basieren. Siehe Working -Demo mit test_ai4.py. Ein A* -Algorithmus scheint den Trick zu tun. Das ultimative Ziel ist es, eine Liste möglicher Verbindungen zu erhalten (das Beste wird in ein neues Neuron umgewandelt). < /P>
Der Code ist hier auf Github verfügbar. Um Zahlen zu komponieren, funktioniert das Demo -Skript test_number.py (es dauert einige Zeit für einige Fälle), aber um Expression test_expression.py zu komponieren, blockiert es für "3*x+y". Irgendeine Idee?
Der Code ist hier auf Github verfügbar. Um Zahlen zu komponieren, funktioniert das Demo -Skript test_number.py (es dauert einige Zeit für einige Fälle), aber um Expression test_expression.py zu komponieren, blockiert es für "3*x+y". Irgendeine Idee?